美國新興風投公司利用大數據甄選投資目標

據《華爾街日報》報導,美國一些新興風投公司正在通過大數據分析來甄選投資目標,以期超過風投行業單純依靠人類智慧的傳統甄選方法。

計算機正日益成為華爾街的新興選股能手。如今,大數據分析也被一些矽谷初創企業投資人在風投領域賦予了重要角色。

《華爾街日報》報導稱,最近幾年,一些新興的風投公司一直在嘗試改寫風險資本運作的方式,從而使其更加科學。他們在不同程度上依賴於軟件和數據來幫助指導投資,而對於風投行業來說這是一種激進的新做法。

初期風投公司SignalFire 2015年在舊金山創立,該公司實時挖掘大量專有數據庫資源來甄選投資目標並支持它們的發展。Correlation Ventures將專有數據分析和預測性計算加入其決策過程,以決定是否作為聯合投資者參與交易。投資公司NFX Guild還擁有一家初創企業加速器,該公司在雲端運行軟件,幫助其投資的初創企業找到新的投資者。

使用最新的技術找到最好的交易並幫助初創企業成長,這麼做可以使風投投資者在同業中脫穎而出。

SignalFire首席執行長Chris Farmer稱,幾天的優勢就可能決定交易的成敗。他表示,與這種計算機驅動的新方法相比,傳統的操作方法就像是用錫罐和線玩電話遊戲。

人類的助手

這種將風投關鍵程序自動化的迫切需求一定程度上反映出華爾街意識到,在處理海量數據方面,計算機不僅比人類做得更快,而且能做得更好。

全球最大的資產管理機構貝萊德(BlackRock Inc., BLK)最近解雇了該公司部分負責選股的僱員,因該公司看到了算法和其他電腦交易給證券業帶來的變革。現在計算機模型已經在做很多過去只能由創造了複雜交易策略的人類資產管理人完成的工作。

在矽谷,SignalFire使用軟件、數據科學和分析來甄選合適的投資對象並幫助它們繁榮發展,為投資者爭取卓越的回報。該公司的首只5,300萬美元基金計劃進行35筆投資,目前已完成約一半。

隨著曾在谷歌(Google)、雅虎(Yahoo)任職的機器學習專家加盟,SignalFire表示,該公司通過實時跟踪數百萬數據來源的方式來發現投資機會,比如監控創業公司的資本流入和關鍵員工的動向。為了得出有用的分析意見,SignalFire自行積累了多方面的海量數據,比如各公司對競爭的反應方式、員工的滿意程度以及與同業相比公司的表現如何。

Farmer稱,最終挑出獨特投資機會的仍然是人類智慧,但SignalFire所做的數據分析可幫助最佳的候選標的脫穎而出。他表示,SignalFire正在利用技術使人類具備超人般的甄別能力。

人才物色

SignalFire還利用類似方式來幫助創業公司解決矽谷創始人始終面臨的一個問題:發現和吸引人才。該公司監控​​和分析潛在員工的相關數據,比如他們的職業變動和取得的成績,以幫助其所投資的公司招聘新秀。

Correlation Ventures的合夥人利用電腦模型來幫助他們迅速做出投資決定,因此Correlation也可以將自己定位為一個理想的聯合投資人。

初創公司的各輪融資可能持續好幾個月的時間,因為這些公司的創始人想要尋找可以提供所需資金,但同時又不會要求獲得太大影響力的投資者。對許多初創公司的創始人來說,他們在融資和投資者關係上耗費的時間比重最多可以達到三分之一。

在2012年完成首只基金融資的Correlation保證會在兩週的時間內做出投資決定,而且從來不會佔據董事會席位。Correlation的董事總經理David Coats稱,通過每年對十幾個屬於不同行業且投資階段不同的項目進行投資,該公司採取的做法旨在實現穩定的回報同時降低風險。Correlation在加州帕洛阿爾托、圣迭戈以及紐約設有辦公室。

Coats稱,Correlation大量運用數據的做法會通過其自有的分析方法和預測模型,從眾多投資選擇方案中獲得正面或負面的投資信號,例如某家創業公司面臨的潛力巨大的市場機會,或是令人擔憂的過度燒錢的跡象。

展望未來

Coats稱,如果Correlation的理論成立,則該公司的資產組合可能獲得更有利的結果。

不過對於Correlation來說,現在判斷其公式的有效性還為時過早。該公司最近在第二輪融資中籌集了2億美元資金。在該公司首只基金投資的121家公司中,多數仍處在初步發展階段,少數幾家已經因為被收購或已上市而給投資者帶來了收益,另外還有約12家公司已經破產或停業。

如果利用電腦分析技術的風投公司取得成功會怎樣?

按照定義,自動化過程就是沒有人的參與。那麼,矽谷沙丘路(Sand Hill Road)沿線的風險資本走廊未來是否存在人去樓空的可能性?就連Coats也表示他不希望如此。他表示,預測建模可能非常強大,但對於領投的投資人來說,內部的人為判斷不可或缺。

來源於BWCHINESE中文網作者:ALEXANDER DAVIS

轉貼自: 36大數據


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